package sort;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Arrays;
import java.util.Deque;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

/**
 * 七大排序
 * @author yuisama
 * @date 2022/03/03 20:51
 **/
public class SevenSort {
    private static final ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
    // 选择排序
    public static void selectionSort(int[] arr) {
        // 最开始，无序区间[0...n]  有序区间[]
        // 当无序区间只剩下一个元素时，整个集合已经有序
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            // min变量存储了当前的最小值索引
            int min = i;
            // 从剩下的元素中选择最小值
            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {
                if (arr[j] < arr[min]) {
                    min = j;
                }
            }
            // min这个索引一定对应了当前无序区间中找到的最小值索引，换到无序区间最前面i
            swap(arr,min,i);
        }
    }

    // 双向选择排序
    public static void selectionSortOP(int[] arr) {
        int low = 0;
        int high = arr.length - 1;
        // low = high，无序区间只剩下一个元素，整个数组已经有序
        while (low <= high) {
            int min = low;
            int max = low;
            for (int i = low + 1; i <= high; i++) {
                if (arr[i] < arr[min]) {
                    min = i;
                }
                if (arr[i] > arr[max]) {
                    max = i;
                }
            }
            // min索引一定是当前无序区间的最小值索引，与low交换位置
            swap(arr,low,min);
            if (max == low) {
                // 最大值已经被换到min这个位置
                max = min;
            }
            swap(arr,max,high);
            low += 1;
            high -= 1;
        }
    }
    // 直接插入排序
    // 每次从无序区间中拿第一个值插入到已经排序区间的合适位置，直到整个数组有序
    public static void insertionSort(int[] arr) {
        // 已排序区间[0,i)
        // 待排序区间[i...n]
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            // 待排序区间的第一个元素arr[i]
            // 从待排序区间的第一个元素向前看，找到合适的插入位置
            for (int j = i; j >= 1 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {
                swap(arr,j,j - 1);
            }
        }
    }

    public static void insertionSortBS(int[] arr) {
        // 有序区间[0..i)
        // 无序区间[i...n]
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            int val = arr[i];
            int left = 0;
            int right = i;
            while (left < right) {
//                int mid = left + ((right - left) >> 1);
                int mid = (left + right) >> 1;
                if (val < arr[mid]) {
                    right = mid;
                }else {
                    // val >= arr[mid]
                    left = mid + 1;
                }
            }
            // 搬移left..i的元素
            for (int j = i; j > left; j--) {
                arr[j] = arr[j - 1];
            }
            // left就是val插入的位置
            arr[left] = val;
        }
    }

    public static void shellSort(int[] arr) {
        int gap = arr.length >> 1;
        while (gap > 1) {
            // 预处理阶段
            insertionSortByGap(arr,gap);
            gap = gap >> 1;
        }
        // 此时gap等于1，整个集合已经接近有序，只需要全集合来一次插入排序即可
        insertionSort(arr);
    }

    /**
     * 按照gap分组进行插入排序
     * @param arr
     * @param gap
     */
    private static void insertionSortByGap(int[] arr, int gap) {
        for (int i = gap; i < arr.length; i++) {
            // 不断向前扫描相同gap的元素
            // j - gap 从j位置开始向前还有相同步数的元素
            for (int j = i; j - gap >= 0 && arr[j] < arr[j - gap]; j -= gap) {
                swap(arr,j,j - gap);
            }
        }
    }

    public static void mergeSort(int[] arr) {
        mergeSortInternal(arr,0,arr.length - 1);
    }

    /**
     * 归并排序的迭代写法(了解)
     * @param arr
     */
    public static void mergeSortNonRecursion(int[] arr) {
        // 最外层循环表示每次合并的子数组的元素个数
        for (int sz = 1; sz <= arr.length; sz += sz) {
            // 内层循环的变量i表示每次合并的开始索引
            // i + sz 就是右区间的开始索引，i + sz < arr.length说明还存在右区间
            for (int i = 0; i + sz < arr.length ; i += sz + sz) {
                merge(arr,i,i + sz - 1,Math.min(i + sz + sz - 1,arr.length - 1));
            }
        }
    }





    /**
     * 在arr[l...r]进行归并排序,整个arr经过函数后就是一个已经有序的数组
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     */
    private static void mergeSortInternal(int[] arr, int l, int r) {
        if (r - l <= 15) {
            // 2.小区间直接使用插入排序
            insertionSort(arr,l,r);
            return;
        }
        int mid = l + ((r - l) >> 1);
        // 将原数组拆分为左右两个小区间，分别递归进行归并排序
        // 走完这个函数之后 arr[l..mid]已经有序
        mergeSortInternal(arr,l,mid);
        // 走完这个函数之后 arr[mid + 1..r]已经有序
        mergeSortInternal(arr,mid + 1,r);
        // 1.只有左右两个子区间还有先后顺序不同时才merge
        if (arr[mid] > arr[mid + 1]) {
            merge(arr,l,mid,r);
        }
    }

    public static void quickSort(int[] arr) {
        quickSortInternal(arr,0,arr.length - 1);
    }

    public static void quickSort3(int[] arr) {
        quickSortInternal3(arr,0,arr.length - 1);
    }

    private static void quickSortInternal3(int[] arr, int l, int r) {
        if (r - l <= 15) {
            insertionSort(arr,l,r);
            return;
        }
        int randomIndex = random.nextInt(l,r);
        swap(arr,l,randomIndex);
        int v = arr[l];
        // 这些变量的取值，一定是满足区间的定义，最开始的时候，所有区间都是空
        // arr[l + 1..lt] < v
        // lt是指向最后一个<v的元素
        int lt = l;
        // arr[lt + 1..i) == v
        // i - 1是最后一个 = v的元素
        int i = lt + 1;
        // arr[gt..r] > v
        // gt是第一个 > v的元素
        int gt = r + 1;
        // i从前向后扫描和gt重合时，所有元素就处理完毕
        while (i < gt) {
            if (arr[i] < v) {
                // arr[l + 1..lt] < v
                // arr[lt + 1..i) == v
                swap(arr,i,lt + 1);
                i ++;
                lt ++;
            }else if (arr[i] > v) {
                // 交换到gt - 1
                swap(arr,i,gt - 1);
                gt --;
                // 此处i不++，交换来的gt - 1还没有处理
            }else {
                // 此时arr[i] = v
                i ++;
            }
        }
        // lt落在最后一个 < v的索引处
        swap(arr,l,lt);
        // arr[l..lt - 1] < v
        quickSortInternal3(arr,l,lt - 1);
        // arr[gt..r] > v
        quickSortInternal3(arr,gt,r);
    }

    /**
     * 借助栈来实现非递归分治快排
     * @param arr
     */
    public static void quickSortNonRecursion(int[] arr) {
        Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();
        // 栈中保存当前集合的开始位置和终止位置
        int l = 0;
        int r = arr.length - 1;
        stack.push(r);
        stack.push(l);
        while (!stack.isEmpty()) {
            // 栈不为空时，说明子区间还没有处理完毕
            int left = stack.pop();
            int right = stack.pop();
            if (left >= right) {
                // 区间只有一个元素
                continue;
            }
            int p = partition(arr,left,right);
            // 依次将右区间的开始和结束位置入栈
            stack.push(right);
            stack.push(p + 1);
            // 再将左侧区间的开始和结束位置入栈
            stack.push(p - 1);
            stack.push(left);
        }
    }

    public static void quickSort2(int[] arr) {
        quickSortInternal2(arr,0,arr.length - 1);
    }

    private static void quickSortInternal2(int[] arr, int l, int r) {
        if (r - l <= 15) {
            insertionSort(arr,l,r);
            return;
        }
        int p = partition2(arr,l,r);
        quickSortInternal2(arr,l,p - 1);
        quickSortInternal2(arr,p + 1,r);
    }

    /**
     * 二路快排的分区
     * 在arr[l..r]上进行分区处理
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     * @return
     */
    private static int partition2(int[] arr, int l, int r) {
        int randomIndex = random.nextInt(l,r);
        swap(arr,l,randomIndex);
        int v = arr[l];
        // arr[l + 1..i) <= v
        // [l + 1..l + 1) = 0
        int i = l + 1;
        // arr(j..r] >= v
        // (r...r] = 0
        int j = r;
        while (true) {
            // i从前向后扫描，碰到第一个 >= v的元素停止
            while (i <= j && arr[i] < v) {
                i ++;
            }
            // j从后向前扫描，碰到第一个 <= v的元素停止
            while (i <= j && arr[j] > v) {
                j --;
            }
            if (i >= j) {
                break;
            }
            swap(arr,i,j);
            i ++;
            j --;
        }
        // j落在最后一个 <= v的元素身上
        swap(arr,l,j);
        return j;
    }

    /**
     * 在arr[l..r]上进行快速排序
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     */
    private static void quickSortInternal(int[] arr, int l, int r) {
        if (r - l <= 15) {
            insertionSort(arr,l,r);
            return;
        }
        // 先获取分区点
        // 所谓的分区点就是经过分区函数后，某个元素落在了最终的位置
        // 分区点左侧全都是小于该元素的区间，分区点右侧全都是 >= 该元素的区间
        int p = partition(arr,l,r);
        // 重复在左区间和右区间上重复上述流程
        quickSortInternal(arr,l,p - 1);
        quickSortInternal(arr,p + 1,r);
    }

    /**
     * 在arr[l..r]上的分区函数，返回分区点的索引
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     * @return
     */
    private static int partition(int[] arr, int l, int r) {
        // 随机在当前数组中选一个数
        int randomIndex = random.nextInt(l,r);
        swap(arr,l,randomIndex);
        int v = arr[l];
        // arr[l + 1..j] < v
        // arr[j + 1..i) >= v
        // i表示当前正在扫描的元素
        int j = l;
        for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
            if (arr[i] < v) {
                swap(arr,j + 1,i);
                j ++;
            }
        }
        // 将基准值和最后一个 < v的元素交换，基准值就落在了最终位置
        swap(arr,l,j);
        return j;
    }

    /**
     * 在arr[l..r]使用插入排序
     * @param arr
     * @param l
     * @param r
     */
    private static void insertionSort(int[] arr, int l, int r) {
        for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
            for (int j = i; j > l && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {
                swap(arr,j,j - 1);
            }
        }
    }

    /**
     * 合并两个子数组arr[l..mid] 和 arr[mid + 1...r]
     * 为一个大的有序数组arr[l...r]
     * @param arr
     * @param l
     * @param mid
     * @param r
     */
    private static void merge(int[] arr, int l, int mid, int r) {
        // 先创建一个新的临时数组aux
        int[] aux = new int[r - l + 1];
        // 将arr元素值拷贝到aux上
        for (int i = 0; i < aux.length; i++) {
            aux[i] = arr[i + l];
        }
        // i就是左侧小数组的开始索引
        int i = l;
        // j就是右侧小数组的开始索引
        int j = mid + 1;
        // k表示当前正在合并的原数组的索引下标
        for (int k = l; k <= r; k++) {
            if (i > mid) {
                // 左侧区间已经被处理完毕，只需要将右侧区间的值拷贝原数组即可
                arr[k] = aux[j - l];
                j ++;
            }else if (j > r) {
                // 右侧区间已经被处理完毕，只需要将左侧区间的值拷贝到原数组即可
                arr[k] = aux[i - l];
                i ++;
            }else if (aux[i - l] <= aux[j - l]) {
                // 此时左侧区间的元素值较小，相等元素放在左区间，保证稳定性
                arr[k] = aux[i - l];
                i ++;
            }else {
                // 右侧区间的元素值较小
                arr[k] = aux[j - l];
                j ++;
            }
        }
    }


    public static void bubbleSort(int[] arr) {
        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            boolean isSwaped = false;
            for (int j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    swap(arr,j,j + 1);
                    isSwaped = true;
                }
            }
            if (!isSwaped) {
                break;
            }
        }
    }



    public static void heapSort(int[] arr) {
        // 1.先将arr进行heapify调整为最大堆
        // 从最后一个非叶子节点开始进行siftDown操作
        for (int i = (arr.length - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) {
            siftDown(arr,i,arr.length);
        }
        // 此时arr就被我调整为最大堆
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            // arr[0] 堆顶元素，就是当前堆的最大值
            swap(arr,0,i);
            siftDown(arr,0,i);
        }
    }

    /**
     * 元素下沉操作
     * @param arr
     * @param i 当前要下沉的索引
     * @param length 数组长度
     */
    private static void siftDown(int[] arr, int i, int length) {
        while (2 * i + 1 < length) {
            int j = (i << 1) + 1;
            if (j + 1 < length && arr[j + 1] > arr[j]) {
                j = j + 1;
            }
            // j就是左右子树的最大值
            if (arr[i] > arr[j]) {
                // 下沉结束
                break;
            }else {
                swap(arr,i,j);
                i = j;
            }
        }
    }

    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
//        int[] arr = {8,6,2,3,1,5,7,4,10};
//        mergeSortNonRecursion(arr);
        int[] arr = {25,15,30,10,50,3,5,60};
        partition(arr,0,arr.length - 1);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

}